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    "# 第一章 绪论\n",
    "## 1.1什么是数据挖掘\n",
    "\n",
    "数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。数据挖掘技术用来探查大型数据库，发现先前未知的有用模式。数据挖掘还可以预测未来观测结果。\n",
    "\n",
    "## 1.2数据挖掘要解决的问题\n",
    "### 可伸缩\n",
    "\n",
    "由于数据产生和收集技术的进步，数吉字节、数太字节甚至数拍字节°的数据集越来越普遍。如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集，则算法必须是可伸缩的(scalable)。许多数据挖掘算法使用特殊的搜索策略处理指数级搜索问题。为实现可伸缩可能还需要实现新的数据结构，才能以有效的方式访问每个记录。例如，当要处理的数据不能放进内存时，可能需要非内存算法。使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可伸缩程度。\n",
    "\n",
    "### 高维性\n",
    "\n",
    "现在，常常遇到具有成百上千属性的数据集，而不是几十年前常见的只具有少量属性的数据集。在生物信息学领域，微阵列技术的进步已经产生了涉及数千特征的基因表达数据。具有时间或空间分量的数据集也经常具有很高的维度。例如，考虑包含不同地区的温度测量结果的数据集，如果在一个相当长的时间周期内反复地测量，则维度(特征数)的增长正比于测量的次数。为低维数据开发的传统的数据分析技术通常不能很好地处理这样的高维数据。此外，对于某些数据分析算法，随着维度(特征数)的增加，计算复杂性迅速增加。\n",
    "\n",
    "### 异种数据和复杂数据\n",
    "\n",
    "通常，传统的数据分析方法只处理包含相同类型属性的数据集，或者是连续的，或者是分类的。随着数据挖掘在商务、科学、医学和其他领域的作用越来越大，越来越需要能够处理异种属性的技术。近年来，已经出现了更复杂的数据对象。这些非传统的数据类型的例子有：含有半结构化文本和超链接的Web页面集、具有序列和三维结构的DNA数据、包含地球表面不同位置上的时间序列测量值(温度、气压等)的气象数据。为挖掘这种复杂对象而开发的技术应当考虑数据中的联系，如时间和空间的自相关性、图的连通性、半结构化文本和XML文档中元素之间的父子联系。\n",
    "数据的所有权与分布有时，需要分析的数据并非存放在一个站点，或归属一个机构，而是地理上分布在属于多个机构的资源中。这就需要开发分布式数据挖掘技术。分布式数据挖掘算法面临的主要挑战包括：(1)如何降低执行分布式计算所需的通信量?(2)如何有效地统一从多个资源得到的数据挖掘结果?(3)如何处理数据安全性问题?非传统的分析传统的统计方法基于一种假设-检验模式，即提出一种假设，设计实验来收集数据，然后针对假设分析数据。但是，这一过程劳力费神。当前的数据分析任务常常需要产生和评估数千种假设，因此需要自动地产生和评估假设，这促使人们开发了一些数据挖掘技术。此外，数据挖掘所分析的数据集通常不是精心设计的实验的结果，并且它们通常代表数据的时机性样本(opportunistic sample),而不是随机样本(random sample)。而且，这些数据集常常涉及非传统的数据类型和数据分布。\n",
    "## 1.3数据挖掘的起源\n",
    "## 1.4 数据挖掘任务\n",
    "## 1.5本书的内容与组织\n",
    "\n",
    "本书从算法的角度介绍数据挖掘所使用的主要原理与技术。为了更好地理解数据挖掘技术如何用于各种类型的数据，研究这些原理与技术是至关重要的。对于有志于从事这个领域研究的读者，本书也可作为一个起点。\n",
    "\n",
    "我们从数据(第2章)开始本书的技术讨论。该章讨论数据的基本类型、数据质量、预处理技术以及相似性和相异性度量。这些材料尽管可以快速阅读，但它却是数据分析的重要基础。第3章论及数据探查，讨论汇总统计、可视化技术和联机分析处理(On-Line Analytical Processing,OLAP),这些技术可用来快速透彻理解数据集。第4章和第5章涵盖分类。第4章是基础，讨论决策树分类和一些重要的分类问题：过分拟合、性能评估和不同分类模型的比较。在此基础上，第5章介绍其他重要的分类技术：基于规则的系统、最近邻分类器、贝叶斯分类器、人工神经网络、支持向量机以及组合分类器。组合分类器是一组分类器。这一章还讨论多类问题和不平衡类问题。这些主题可以彼此独立地学习。\n",
    "\n",
    "关联分析在第6章和第7章考察。第6章介绍关联分析的基础——频繁项集、关联规则以及产生它们的一些算法。特殊类型频繁项集(极大项集、闭项集和超团集)对于数据挖掘都是重要的，也在这一章讨论。该章最后讨论关联分析的评估度量。第7章考虑各种更高级的专题，包括如何将关联分析用于分类数据和连续数据，或用于具有概念分层的数据。(概念分层是对象的层次分类，例如库存商品→服装→鞋→运动鞋。)该章还介绍如何扩展关联分析，以发现序列模式(涉及次序的模式)、图中的模式、负联系(如果一个项出现，则其他项不出现)。\n",
    "聚类分析在第8章和第9章讨论。第8章先介绍不同类型的簇，然后给出三种特定的聚类技术：K均值、凝聚层次聚类和DBSCAN。接下去讨论验证聚类算法结果的技术。更多的聚类概\n",
    "\n",
    "念和技术在第9章考察，包括模糊和概率聚类、自组织映射(SOM)、基于图的聚类和基于密度的聚类。这一章还讨论可伸缩问题和选择聚类算法需要考虑的因素。\n",
    "最后一章(第10章)是关于异常检测的。在给出一些基本定义之后，介绍了若干类型的异常检测，包括统计的、基于距离的、基于密度的和基于聚类的。"
   ]
  },
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   "source": [
    "## 2.假定你是一个数据挖掘顾问，受雇于一家因特网搜索引擎公司。举例说明如何使用诸如聚类、分类、关联规则挖掘和异常检测等技术，让数据挖掘为公司提供帮助。2.假定你是一个数据挖掘顾问，受雇于一家因特网搜索引擎公司。举例说明如何使用诸如聚类、分类、关联规则挖掘和异常检测等技术，让数据挖掘为公司提供帮助。\n",
    "\n",
    "答：\n",
    "### 1. 聚类技术的应用\n",
    "\n",
    "• 用户搜索意图聚类：可以对用户的搜索关键词进行聚类。例如，通过分析大量的搜索记录，把搜索“旅游攻略”“酒店推荐”“景点门票”等关键词的用户聚为一类，这一类用户很可能是有旅游出行计划的人群。搜索引擎公司可以根据这个聚类结果，在搜索结果页面为这类用户精准推送相关的旅游服务广告、旅游网站推荐等内容，提高广告投放的精准度和用户点击率。\n",
    "\n",
    "• 网页内容聚类：对网页内容进行聚类，把主题相似的网页聚在一起。比如将各种科技新闻网站、科技博客等关于人工智能技术的网页聚为一组。当用户搜索“人工智能最新进展”时，搜索引擎能够优先展示同一聚类中的高质量网页，提高搜索结果的相关性和用户体验。\n",
    "\n",
    "### 2. 分类技术的应用\n",
    "\n",
    "• 搜索结果分类：对搜索结果进行分类。以购物搜索为例，当用户搜索“手机”时，搜索引擎可以把搜索结果分为品牌手机、二手手机、手机配件等不同类别。这可以通过对网页内容进行文本分类来实现，利用训练好的分类模型（如基于机器学习算法训练的分类器）识别网页中关于手机的不同属性描述，从而将结果分类展示。这样用户可以更方便地找到自己想要的信息，比如只想看品牌手机的用户就可以直接在相应类别中浏览。\n",
    "\n",
    "• 用户画像分类：根据用户的搜索行为、浏览历史等信息对用户进行分类。例如，把经常搜索电子产品信息、浏览科技论坛的用户划分为“科技爱好者”类别。对于不同类别的用户，搜索引擎可以提供个性化的搜索界面和推荐内容，如为“科技爱好者”推送最新的科技产品发布会消息和评测文章。\n",
    "\n",
    "### 3. 关联规则挖掘技术的应用\n",
    "\n",
    "• 搜索词关联挖掘：挖掘搜索关键词之间的关联规则。例如，通过分析大量的搜索数据，发现当用户搜索“健身器材”时，有较高概率会接着搜索“健身教程”。搜索引擎公司可以利用这个关联规则，在用户搜索“健身器材”后的搜索结果页面中，同时展示一些热门的健身教程链接，提高用户发现相关信息的效率，增加用户在搜索引擎上的停留时间。\n",
    "\n",
    "• 网页内容关联挖掘：挖掘网页内容之间的关联。比如在一个电商网站中，分析网页发现购买某一品牌运动鞋的用户通常也会购买该品牌的运动服装。搜索引擎可以根据这个关联，在用户查看某款运动鞋的搜索结果时，推荐与之相关的运动服装网页，促进交叉销售，为电商合作伙伴带来更多的流量和销售机会。\n",
    "\n",
    "### 4. 异常检测技术的应用\n",
    "\n",
    "• 异常搜索行为检测：检测用户的异常搜索行为。例如，某个用户在短时间内进行大量重复的、毫无关联的关键词搜索，这可能是恶意攻击行为（如试图利用搜索引擎漏洞）或者是机器人操作。通过异常检测算法（如基于统计模型或机器学习的离群点检测算法）识别出这种异常行为后，搜索引擎公司可以采取相应的措施，如暂时限制该用户的搜索权限、进行人工审核等，以维护搜索引擎的正常运行和数据安全。\n",
    "\n",
    "• 网页内容异常检测：检测网页内容是否存在异常。比如，突然出现大量包含非法关键词或者恶意软件链接的网页，通过异常检测技术可以及时发现并对这些网页进行降权或屏蔽处理，确保搜索引擎提供的搜索结果是安全、合法、高质量的。"
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